שתי חברות האוטו-טק הישראליות, ג'נגו (Jungo) וברודמן17 (Brodmann17), הכריזו לפני מספר ימים על שיתוף פעולה מסקרן, אשר נועד לספק לתעשיית הרכב פתרון תוכנה משולב למערכות עזר בטיחותיות (ADAS) וניטור נהג (DMS). הפתרון מבוסס על איחוד התוכנות של שתי החברות לפלטפורמה אחת: ג'נגו מפתחת אלגוריתמים ליישומי ניטור נהג ופנים-הרכב (in-cabin), ואילו ברודמן17 מפתחת אלגוריתמים מסוג רשתות-נוירונים ליישומי ADAS.

הפלטפורמה הותאמה בעיקר לצורכי ניהול ציי רכב וכוללת חבילת יישומי בטיחות חיצוניים כמו שמירת מסלול והתראת התנגשות, ויישומי בטיחות פנימיים כמו התראה מפני הירדמות או הסחות דעת של הנהג. היא תאפשר למנהלי הציים לעקוב אחר דפוסי הנהיגה של הנהגים על-סמך הבנת האירועים בכביש והארועים המתרחשים בתוך הרכב.

התרחקות החזון האוטונומי מחזירה את התעשייה ל-ADAS

זהו אחד מהפתרונות הראשונים בתעשיית הרכב המשלב בין יישומי ADAS ליישומי ניטור נהג, והוא תואם למגמה המתפתחת של חזרת המיקוד הטכנולוגי והעסקי ממערכות נהיגה אוטונומית למערכות ADAS, מתוך ההבנה כי הדרך להשגת רמת נהיגה אוטונומית גבוהה, הינה ארוכה מהצפוי. ההערכה הזו שולחת את יצרניות הרכב וספקיות המערכות לחיפוש אחר פתרונות חסכוניים שיאפשרו להטמיע את המערכות הללו, שכיום עדיין נחשבות לאביזרי פרימיום יקרים, גם בדגמים זולים עבור פלח שוק גדול יותר. גם הרגולציה דוחפת את התעשייה לכיוון הזה, ובשנים הקרובות כל הרכבים החדשים יחויבו להיות מצוידים במערכות ADAS וניטור נהג כאחד.

המשותף בין התוכנות של ג'נגו וברודמן17 זה שהן מאפשרות להריץ את היישומים הללו עם מצלמות HD פשוטות וחסכוניות ולא עם חיישנים מורכבים ויקרים יותר כמו LiDAR או IR. בשיחה עם Techtime, הסביר מנכ"ל גנג'ו, אופיר הרבסט, כי בתעשיית הרכב מחפשים דרכים להפחית את העלויות של המערכות הללו.

הרבסט: "שימוש בפתרונות מאוחדים יכול לאפשר הוזלה במחיר. המשותף לתוכנות של שתי החברות זה שהן 'רזות' ודרישות ה-CPU שלהן דומות. יש לנו גם לקוחות משותפים. לכן החיבור היה טבעי ברמה העסקית וברמה הטכנולוגית".

עיניים על הכביש ובתוך האוטו

מערכות טלמטריה בעולם ציי הרכב משמשות ככלי לחינוך וניטור דפוסי הנהיגה של הנהג. כחלק מניהול הצי, מקובל לדרג את הנהגים גם לפי רמת בטיחות נהיגתם, לספק להם משוב ולזהות נוהגים החורגים מכללי הבטיחות של החברה. מערכות הטלמטריה גם משמשות לצורך תיחקור תאונות: מעין "קופסה שחורה" ברכב. אולם מערכות הטלמטריה הקיימות מספקות ניטור חלקי המתבסס בעיקר על פרמטרים כמו מהירות ומיקום, ומידע המגיע מהחיישנים בתוך הרכב.

הפתרון המשולב מספק מערכת ניטור חכמה יותר, שיודעת להביא בחשבון גם במה שמתחולל בכביש: לדוגמה, לדעת האם הנהג בלם בפתאומיות בגלל שילד התפרץ לכביש או שהוא נאלץ לבלום בבת-אחת כי שלח הודעת טקסט תוך כדי נסיעה. סמנכ"ל הפיתוח העסקי של ברודמן17, אילן ריינגולד, אמר ל-Techtime שהפתרונות של שתי החברות משלימים זה את זה. "התוכנה המשולבת שלנו מקבלת גם את התמונה מהמצלמות הפונות החוצה אל הכביש, וגם מהמצלמות הפונות פנימה אל הנהג. תפרנו פתרון שיאפשר למנהלי הציים לקבל תמונה שלמה על דפוסי הנהיגה. הדרישה לפתרון המשולב הגיעה מהלקוחות המשותפים של שתי החברות".

אלגוריתמים לחוץ ואלגוריתמים לפנים

ברודמן17 פיתחה אלגוריתם בינה מלאכותית שיכול לבצע מטלות מורכבות באמצעות מערכות מיחשוב דלות בהספק. הפתרון של החברה מבוסס על ארכיטקטורת רשת נוירונית ייעודית שהיא פיתחה עבור יישומי ADAS, ולא על ארכיטקטורה גנרית קיימת. על-ידי כך היא השיגה חיסכון גדול בהספק ובמשאבי המיחשוב הדרושים להפעלת מערכות הזיהוי.

להערכת החברה, הפתרון שלה מהיר פי 20 מפתרונות זיהוי תמונה מבוססי לימוד עומק המצויים כיום בשוק. בחודש האחרון היא דיווחה על שיתוף פעולה עם יצרנית המצלמות לרכב מדרום-קוריאה, Thinkware ועם יצרנית פנסי הרכב האמריקאית Varroc, בתחום יישומי ADAS מבוססי למידת-עומק.

התוכנה שפיתחה ג'נגו, Co-Driver, מתבססת על אלגוריתמים שמאפשרים לזהות את זווית הראש והגוף, כיוון המבט וקצב מצמוץ העיניים של הנהג. על-ידי כך ניתן לדעת האם הוא נרדם או מגלה סימני עייפות, האם הוא מרוכז בדרך שלפניו או משתמש בטלפון הנייד ואפילו אם הוא חגור כהלכה. האלגוריתמים מספקים מידע נוסף, כמו למשל מהו מספר הנוסעים ברכב והאם נשכחו בו ילדים. התוכנה הוטמעה בפלטפורמת הנהיגה האוטונומית החדשה Snapdragon Ride של קואלקום וגם בפלטפורמת המחשוב R-Car של ספקית המערכות היפנית רנסאס. לאחרונה היא הכריזה על שיתוף פעולה אסטרטגי גם עם Analog Device.

בתמונה למעלה: הדגמה של Brodmann17 להפעלת רשת נוירונים ממונעת על-גבי מעבד ARM Cortex A72 בעל שתי ליבות

חברת Brodmann17 התל-אביבית גייסה 11 מיליון דולר בסבב גיוס הון ראשוני (A) בהובלת OurCrowd ובהשתתפות Maniv Mobility, AI Alliance, סמסונג, סוני והקרנות LLC ו-UL Ventures. ההון שגוייס ישמש להרחבת השיווק והההטמעה של תוכנת הבינה המלאכותית של החברה במערכות העזר לנהג (ADAS) בתעשיית הרכב. תחום ה-ADAS נחשב למרכיב מרכזי בהתפתחות הנהיגה האוטונומית. סקר שוק שפורסם לאחרונה על-ידי Markets and Markets, מעריך שבשנת 2017 הסתכם שוק ה-ADAS העולמי בכ-20.2 מיליארד דולר, ושהוא צפוי לצמוח להיקף של כ-91.8 מיליארד דולר עד לשנת 2015 (צמיחה שנתית של 21%).

החברה פיתחה אלגוריתם בינה מלאכותית שלהערכתה הוא היעיל ביותר בשוק כיום, ויכול לבצע מטלות מורכבות באמצעות מערכות מיחשוב דלות בהספק, כמו כמו אלה המצויות בהרבה מאבזרי המחשוב וה-IoT בקצות הרשת (Edge). כך למשל, היא הדגימה יישום תוכנת לימוד עומק של תמונות ברזולוציה של 1280X720 פיקסלים באמצעות מעבדי ARM Cortex מהדגמים A15, A53 ו-A72. אחת מהמשימות של החברה: להחזיר את הבינה המלאכותית אל מעבדי המדף הזולים.

חברת Brodmann17 קרויה של שמו של הנוירולוג הגרמני פרופ' קורביניאן ברודמן אשר הגדיר 52 אזורי פעילות בקליפת המוח העליונה. על-פי המיפוי שלו, אזור 17 הוא האזור במוח המטפל בעיבוד המידע הוויזואלי. החברה הוקמה בחודש יולי 2016 על-ידי המנכ"ל עדי פנחס, המדען הראשי אסף מושינסקי והטכנולוג הראשי ד"ר אמיר אלוש. כולם בעלי נסיון יזמי ורקע במחקר ופיתוח של מערכות בינה מלאכותית באקדמיה הישראלית. בחודש יוני 2017 היא גייסה 1.6 מיליון דולר.

ארכיטקטורה חדשה של רשת לימוד עומק נוירונית

הפתרון של החברה מבוסס על ארכיטקטורת רשת נוירונית ייעודית שהיא פיתחה מאפס, ולא על שימוש בארכיטקטורה קיימת המתאימה למגוון גדול של יישומים, שיש צורך לטייב כדי להפעיל את המוצר (זוהי הגישה הנפוצה ביותר כיום בתעשייה). על-ידי כך היא השיגה חיסכון גדול בהספק ובמשאבי המיחשוב הדרושים להפעלת מערכות הזיהוי. החברה הסבירה שהארכיטקטורה שפיתחה מבוססת על שימוש חוזר ושיתופיות בחישובים ובמשקלים הניתנים לכל אחד מהצמתים ברשת הנוירונית. על-ידי כך היא הצליחה להקטין את גודל הרשת (גודל הזיכרון הדרוש להפעלתה) ואת מספר החישובים שיש לבצע (עוצמת המעבד). השינויים האלה מאפשרים להריץ יישומי לימוד עומק במערכות משובצות מהמדף.

להערכת החברה, הפתרון שלה מהיר פי 20 מפתרונות זיהוי תמונה מבוססי לימוד עומק המצויים כיום בשוק. החברה גם שחררה ערכת פיתוח הכוללת כרטיס, מצלמה ומסך, וכן חבילת תוכנה המאפשרת לפתח יישומי עיבוד תמונה ולקבל מנוע הסקות (Inferencing) מוכן מהמדף. המנכ"ל עדי פנחס אמר שמטרת החברה היא לאפשר הרצת יישומי לימוד עומק בכל מעבד וברכיבי ASIC, ולא רק בתשתיות גדולות ויקרות כמו למשל מעבדי GPU. החברה מסרה שהטכנולוגיה נבדקת כיום על-ידי מספר ספקים מובילים בעולם של מערכות ADAS לתעשיית הרכב.